Curvilinear Mask Patterning For Maximizing Lithography Capability

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Maski zawsze były istotną częścią procesu litografii w przemyśle półprzewodnikowym. Ponieważ najmniejsze drukowane funkcje są już na krawędzi fal podfalowych zarówno w przypadku obudów DUV, jak i EUV, wzory masek odgrywają ważniejszą rolę niż kiedykolwiek. Co więcej, w przypadku litografii EUV problemem jest przepustowość, dlatego należy zmaksymalizować wydajność rzutowania światła z maski na płytkę.

Conventional Manhattan features (named after the Manhattan skyline) are known for their sharp corners, which naturally scatter light outside the numerical aperture of the optical system. In order to minimize such scattering, one may to turn to Inverse Lithography Technology (ILT), which will allow curvilinear feature edges on the mask to replace sharp corners. To give the simplest example where this may be useful, consider the target optical image (or aerial image) at the wafer in Figure 1, which is expected from a dense contact array with quadrupole or QUASAR illumination, resulting in a 4-beam interference pattern.

Krzywoliniowe wzornictwo maski 1

Ryc. 1. Gęsty obraz kontaktowy z oświetlenia kwadrupolowego lub QUASAR, dający czterowiązkowy wzór interferencyjny.

Cztery interferujące wiązki nie mogą wytwarzać ostrych rogów płytki, ale nieco zaokrąglony róg (wywodzący się z terminów sinusoidalnych). Ostry róg maski dawałby taką samą okrągłość, ale mniej światła docierającego do płytki; duża część światła została rozproszona. Bardziej wydajne przenoszenie światła na płytkę można uzyskać, jeśli element maski ma krzywoliniową krawędź o tej samej okrągłości, jak na rysunku 2.

element okrągły E Rys. 2

Rysunek 2. Cecha maski przedstawiająca krzywoliniową krawędź podobną do obrazu na płytce pokazanej na rysunku 1. Idealnie okrągłość krawędzi powinna być taka sama.

Ilość rozproszonego światła można idealnie zminimalizować do 0 przy krawędziach krzywoliniowych. Jednak pomimo zalet krawędzi krzywoliniowych tworzenie masek z tymi cechami było trudne, ponieważ krawędzie krzywoliniowe wymagają przechowywania większej ilości informacji zapisujących maski w porównaniu z funkcjami Manhattan, co zmniejsza przepustowość systemu z powodu dodatkowego czasu przetwarzania. Ilość danych wymagana do przedstawienia kształtów krzywoliniowych może być o rząd wielkości większa niż w przypadku odpowiadających im kształtów Manhattan. Moduły zapisywania masek wielowiązkowych, które dopiero niedawno stały się dostępne, rekompensują utratę przepustowości.

Synteza maski (projektowanie cech na masce) i przygotowanie danych maski (konwersja wspomnianych cech na dane używane bezpośrednio przez twórcę maski) również muszą zostać zaktualizowane, aby uwzględnić cechy krzywoliniowe. Synopsys niedawno opisał wyniki swojej krzywoliniowej aktualizacji. Dwie wyróżnione funkcje syntezy masek to Machine Learning i Parametric Curve OPC. Uczenie maszynowe służy do trenowania modelu ciągłego głębokiego uczenia się na wybranych klipach. Krzywa parametryczna OPC przedstawia wyjście warstwy krzywoliniowej jako sekwencję kształtów krzywych parametrycznych, aby zminimalizować ilość danych. Przygotowanie danych maski składa się z czterech części: korekcja błędów maski (MEC), dopasowanie wzorca, kontrola reguły maski (MRC) i pęknięcie. MEC ma kompensować błędy wynikające z procesu pisania maski, takie jak rozpraszanie elektronów z wielowarstwowego EUV. Operacje dopasowywania wzorców wyszukują pasujące kształty i stają się bardziej skomplikowane bez ograniczeń tylko do krawędzi 90-stopniowych i 45-stopniowych. Podobnie MRC potrzebuje nowych reguł do wykrywania naruszeń dotyczących zakrzywionych kształtów. Wreszcie, pęknięcie musi nie tylko zachować zakrzywione krawędzie, ale także obsługiwać wielowiązkowe narzędzia do pisania masek.

Synopsys zawiera wszystkie te funkcje w swoim pełnoukładowym systemie przetwarzania danych krzywoliniowych, które są w pełni opisane w białej księdze tutaj: https://www.synopsys.com/silicon/resources/whitepapers/curvilinear_mask_patterning.html.